この記事は、わたしのYouTubeチャンネルにある公開動画を転記しております。
( どこかのタイミングで、プログラミング-Google Apps Script or iPaaS-Zapier をつかって自動転記させる予定です )
転記のための時間コストを少なくしたいので、文字装飾( Markdown記法 )を極力つかわずに書いております。
こちらが動画内容です👇
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動画タイトル
- Generative AI Test - JDLA 試験学習 06:LLM(大規模言語モデル)の形状を変えずに計算効率を上げる手法とは？【声でつながるAIとの対談】【動画 40分10秒】
📅撮影日 = 2024-11-30(土)
ひょんなことからGenerative AI Testを受けることになったので、手抜きしながら、学習の定着をねらっていきます。
ジョギング中に耳で「聴きながら復習」をしたり、朝起きてすぐにChromecast + TVで「目覚めながら復習」をする計画です。
🔎Generative AI Test(JDLA主催)とは？
https://bit.ly/WhatIs-Generate-AI-Test-JDLA
今回の動画では、以下の情報でAI関連の学習をしている時に出てきた、わからない用語などを質問しました。
🔗中島聡 | 週刊 Life is beautiful - メルマガ
https://www.mag2.com/m/0001323030
🔗JDLA Generative AI Test 対策道場(ひたすら過去問ふぅ問題集で鍛錬する所 一問一答 仮) | シミュレーションの世界に引きこもる部屋
https://www.simulationroom999.com/blog/jdla-generative-ai-test-questions/
🤖今回の使用環境と技術仕様
・使用サービス: ChatGPT
・プラン: Team プラン
・使用モデル: GPT-4 Omni (GPT-4o)
💻📱実行プラットフォーム
・ChatGPT: iOS App (iPhoneを使用)
・Miro: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)
・Trello: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)
🎙️音声認識入力
・Voice In - Chrome拡張機能: Chromeブラウザ (Chromebookを使用)
✍山中作成の資料
🎦【生成AIパスポート】試験学習 復習の自動化動画 その5 | ノードと人工ニューロンの関係性を、郵便配達にたとえてもらった話【動画 10分22秒】
https://youtu.be/t9u40m5-bvM
📊生成AI LLM 学習コスト 比較表 | LLM(大規模言語モデル)の形状を変えずに計算効率を上げる手法とは？ | Googleスプレッドシート
https://bit.ly/AI-LLM-Training-Costs
🎵挿入曲 - Background Music
・Suno AIで作成: 声でつながるAIとの対談: 挿入曲 #1 - AI Voice Talks: Minimal Melody #1
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghMLdiSVqwvSs_Z5y0H4VGOe
以下、YouTube Summary with ChatGPT & Claude( Chrome拡張機能 )で、目次と概要を自動生成しました。
https://bit.ly/yt-sum-Chatgpt-Claude
動画の目次( タイムスタンプ ):
00:00 - オープニング
00:40 - 山中が間違えたミニテストの紹介
02:06 - AIにおける人工ニューロン(パラメータに相当)の基本構造とは
04:46 - 実際のデータセンターの仕組みと関連技術
15:39 - 超知性/AGIの誕生を妨げるボトルネック(中島聡さんのメルマガから)
18:04 - ミニテストの考察に戻る: 生成AIのモデル形状を変えずに効率化する方法
21:42 - 自作の比較表で違いを見える化: それぞれの効率化手法の便益と課題
24:19 - 蒸留手法やプルーニング(Pruning)が条件に合わない理由
28:45 - 問題解釈のコツ: 正しい選択肢を導く方法
34:28 - 今日のまとめと学びのポイント
動画の概要:
今回の動画では、AIモデルの計算効率化と形状変化の関係を詳しく解説します。
まず、人工ニューロン(パラメータに相当)とは何かを基礎から説明します。
モデルの基本構造や動作原理、さらにその重要性について具体例を挙げながら学びます。
次に、計算効率化が必要とされる理由について掘り下げます。
AIモデルが複雑化する中、膨大な計算資源をいかに効率化するかが、運用コストや環境負荷に直接影響を与えることを解説します。
本動画では特に、「モデルの形状を変えずに計算効率を向上させる手法」に焦点を当てます。
このテーマに関連して、並列化と量子化の2つの主要手法を比較し、それぞれの利点と課題を深掘りします。
また、データセンターにおけるAIモデルの運用に関連する話題にも触れます。
巨大な施設でのエネルギー使用や冷却技術、さらには災害対策のための冗長性(redundancy)の確保がどのように行われているかを、現実の例を交えながら解説します。
後半では、蒸留手法やプルーニングがモデルの形状を変更するため、ミニテストの条件に合わない理由を詳細に説明します。
さらに、問題を正しく解釈し、文脈を読み取ることの重要性について、具体的に説明します。
出題者の意図を理解し、最適な選択肢を導き出すためのアプローチを学びます。
最後に、動画の学びを総括します。
効率化手法の特性とその選び方、またトレードオフの考え方を深く理解することで、視聴者が生成AIにおける設計や運用に役立つ知識を得られるようにしています。
この動画を通じて、生成AIの基礎から応用までを理解し、実践に活かすための知識を深めることができるでしょう。
✓ 🎥この動画と関連が強いわたしの動画 ↙
・“Generative AI Test 試験学習(動画公開日で降順)”シリーズ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghN9M331UtaY_A6P9am75gKH
・“Generative AI Test 試験学習(動画公開日で昇順)”シリーズ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghOeOcmbXn8Kl9wECuLw6ZRQ
・“AI関連 試験学習(動画公開日で降順)”シリーズ
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・“AI関連 試験学習(動画公開日で昇順)”シリーズ
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・“自己投資”シリーズ
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・“効果的にMiroを活用するヒント”シリーズ
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・“効果的に音声認識入力を活用するヒント”シリーズ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghOXLLdKCeAncUWQfmKuh8SJ
・“声でつながるAIとの対談”シリーズ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghOpTHU0rmfXSgjqV1_j6Eao
・“効果的にChatGPTを活用するヒント”シリーズ
https://www.youtube.com/playlist?list=PLpQhBHT4oghPfo1c-qmO2ERD7ldSgmblR
✓ 🎥Shortened URL for this video | この動画の短縮URL ↙
https://bit.ly/4g3AdS2